Regressione non lineare

[Pashmina1]

Considerando il seguente modello:


$ ln hat(reddt) = beta_0+ beta _1 educ+ beta _2 educ\cdot paraeduc+ beta _3esper+ u $


dove reddt indica il salario, educo e paraeduc gli anni di istruzione dell'individuo e dei suoi genitori e esper gli anni di esperienza lavorativa.

(a) si scriva l'espressione che misura l'effetto sul salario di un anno aggiuntivo di istruzione dell'individuo spiegandone chiaramente il significato.

Ipotesi di risposta:
$ ln hat(reddt) = beta_0+ ln beta _1 educ+ beta _2 educ\cdot paraeduc+esper+ u $

(b) si supponga di aver stimato il modello con un campione di 1000 individui e di aver ottenuto i seguenti risultati:

$ ln hat(reddt) = 0,515 + 0,050educ + 0.001 educ\cdot paraeduc + 0,034esper+ u $
(0,197) (0,013) (0,0003) (0,007)

- si scriva l'espressione campionaria corrispondente al punto (a) interpretandone il significato economico:

$ ln hat(reddt) = 0,515 + ln0,050educ + 0.001 educ\cdot paraeduc + 0,034esper+ u $
(0,197) (0,013) (0,0003) (0,007)

Il modello ci dice che per una unità addizionale di educ, il salario aumenta di 0,013


(c) Effetto sul salario di un aumento da 15 a 20 anni di istruzione per un individuo i cui genitori hanno un numero totale di istruzione pari a 30.

$ ln hat(reddt) = 0,515 + ln 0,050 \ 20+ 0.001 \ 30 + 0,034esper+ u $
(0,197) (0,013) (0,0003) (0,007)


E' giusto?

[Pashmina1]

grazie mille, quindi per quanto riguarda l'espressione al punto A la risposta migliore è della di parlare della variazione di $beta_1$ e basta? Non si riesce a ricavare nessuna espressione?